La IA llega al negocio de las búsquedas. O eso nos dicen. A medida que Google parece seguir empeorando y herramientas como ChatGPT, Google Gemini y Microsoft Copilot parecen seguir mejorando, parece que estamos avanzando hacia una nueva forma de encontrar y consumir información en línea. Empresas como Perplejidad y tu.com se están presentando como productos de búsqueda de próxima generación, e incluso Google y Bing están haciendo grandes apuestas a que la IA es el futuro de la búsqueda. Adiós, 10 enlaces azules; hola respuestas directas a todas mis preguntas raras sobre el mundo.
Pero lo que hay que entender acerca de un motor de búsqueda es que un motor de búsqueda es muchas cosas. De todas las personas que utilizan Google para encontrar información científica importante y de difícil acceso, muchos más lo utilizan para encontrar su bandeja de entrada de correo electrónico, acceder al sitio web de Walmart o recordar quién fue presidente antes de Hoover. Y luego está mi dato favorito de todos: que cada año un gran número de personas van a Google y escriben “google” en el cuadro de búsqueda. Hablamos principalmente de Google como una herramienta de investigación, pero en realidad, se le pide que haga cualquier cosa que se le ocurra, miles de millones de veces al día.
La verdadera pregunta que enfrentan todos estos aspirantes a asesinos de Google, entonces, no es qué tan bien pueden encontrar información. Se trata de lo bien que pueden hacer todo lo que hace Google. Así que decidí poner a prueba algunos de los mejores productos nuevos de IA: tomé la lista más reciente de consultas y preguntas más buscadas en Google según la firma de investigación de SEO Ahrefs y los conectó a varias herramientas de inteligencia artificial. En algunos casos, descubrí que estos robots basados en modelos de lenguaje son realmente más útiles que una página de resultados de Google. Pero en la mayoría de los casos, descubrí exactamente lo difícil que será para cualquier cosa (IA o no) reemplazar a Google en el centro de la web.
Las personas que trabajan en búsquedas siempre dicen que existen básicamente tres tipos de consultas. El primero y más popular es la navegación, que consiste simplemente en que las personas escriban el nombre de un sitio web para acceder a ese sitio web. Prácticamente todas las consultas principales en Google, desde “youtube” hasta “wordle” y “yahoo mail”, son consultas de navegación. En realidad, ésta es la tarea principal de un motor de búsqueda: llevarle a un sitio web.
En realidad, la tarea principal de un motor de búsqueda es llevarle a un sitio web.
Para consultas de navegación, los motores de búsqueda con IA son universalmente peores que Google. Cuando haces una búsqueda de navegación en Google, es extremadamente raro que el primer resultado no sea el que estás buscando; claro, es extraño mostrarte todos esos resultados cuando lo que Google debería hacer en realidad es llevarte directamente a Amazon. com o lo que sea, pero es rápido y rara vez falla. A los robots de IA, por otro lado, les gusta pensar durante unos segundos y luego proporcionar un montón de información casi útil sobre la empresa cuando lo único que quiero es un enlace. Algunos ni siquiera tenían un enlace a amazon.com.
No odio tanto la información adicional como odio cómo largo Estas herramientas de IA me ayudan a conseguir lo que necesito. Esperar 10 segundos por tres párrafos de texto generado sobre Home Depot no es la respuesta; Sólo quiero un enlace a Home Depot. Google gana esa carrera cada vez.
El siguiente tipo de búsqueda más popular es la consulta de información: desea saber algo específico sobre lo cual existe una única respuesta correcta. Los “puntuaciones de la NFL” son una consulta de información muy popular; “qué hora es” es otra; también lo es el “clima”. No importa quién te diga el puntaje, el tiempo o la temperatura, es algo que necesitas saber.
Aquí, los resultados están por todo el mapa. Para cosas en tiempo real, como resultados deportivos, no se puede confiar en la IA: You.com y Perplexity frecuentemente me dieron información desactualizada, aunque Copilot generalmente lo hizo bien. Google no sólo lo hace bien, sino que normalmente muestra un widget con otras estadísticas e información, que es mejor que los demás. Lo mismo ocurre con cualquier cosa que requiera su ubicación o contexto específico: Google probablemente tenga esa información sobre usted, pero los robots de IA en su mayoría no la tienen.
Cuando se trata de información más imperecedera como “cuántas semanas hay en un año” o “cuándo es el día de la madre”, todo lo que probé acertó. En muchos casos, preferí las respuestas de la IA, que añaden un poco de contexto útil. Pero no estoy seguro de con qué frecuencia puedo confiar en ellos. Google me dijo que hay 52,1429 semanas en un año, pero You.com explicó que en realidad son 52 semanas y un día, más un día adicional en los años bisiestos. ¡Eso es más útil que solo 52.1429! Pero luego Perplexity me dijo que, en realidad, un año común tiene 52 semanas y un año bisiesto tiene 52 semanas y un día, antes de contradecirse directamente dos oraciones después. Aquí está la respuesta completa; Sólo trata de encontrarle sentido:
Un año común tiene aproximadamente 52 semanas, mientras que un año bisiesto tiene 52 semanas y 1 día. En términos más precisos, un año normal en realidad consta de 52.143 semanas, lo que significa que hay un día adicional en un año normal. Por otro lado, un año bisiesto, que se produce cada cuatro años salvo determinadas excepciones, tiene 52 semanas y 2 días. Esta diferencia en el número de semanas se debe al día adicional en un año común y al día adicional en febrero durante un año bisiesto.
Después de investigar un poco más, ahora estoy seguro de que la respuesta es la que dijo You.com. Pero todo esto tomó demasiado tiempo y obligarme a verificar mis búsquedas frustra el propósito de resumir las cosas de manera útil para mí. Google sigue ganando aquí en una sola cosa: la velocidad.
Sin embargo, hay un subgénero de consultas de información en el que ocurre exactamente lo contrario. Yo las llamo Consultas de información enterrada. El mejor ejemplo que puedo ofrecer es la consulta muy popular “cómo hacer una captura de pantalla en Mac”. Hay un millón de páginas en Internet que contienen la respuesta (es solo Cmd-Shift-3 para tomar toda la pantalla o Cmd-Shift-4 para capturar una selección, de nada), pero esa información generalmente está oculta bajo Un montón de anuncios y basura de SEO. Todas las herramientas de inteligencia artificial que probé, incluida la experiencia generativa de búsqueda de Google, simplemente extraen esa información y te la dan directamente. ¡Esto es genial!
¿Hay preguntas complicadas inherentes a esto que amenazan el modelo de negocio y la estructura de la web? ¡Sí! Pero como experiencia de búsqueda pura, es mucho mejor. Obtuve resultados similares al preguntar sobre sustituciones de ingredientes, proporciones de café, calificaciones de impermeabilidad de los auriculares y cualquier otra información que sea fácil de conocer y, sin embargo, a menudo demasiado difícil de encontrar.
Esto me lleva al tercer tipo de búsqueda en Google: la consulta de exploración. Son preguntas que no tienen una única respuesta, sino que son el inicio de un proceso de aprendizaje. En la lista más popular, cosas como “cómo atar una corbata”, “por qué se inventaron las motosierras” y “qué es tiktok” cuentan como consultas de exploración. Si alguna vez buscaste en Google el nombre de un músico del que acabas de escuchar, o buscaste cosas como “cosas que hacer en Helena Montana” o “historia de la NASA”, estás explorando. Estas no son, según las clasificaciones, las cosas principales para las que la gente usa Google. Pero estos son los momentos en los que los motores de búsqueda con IA pueden brillar.
Como, espera: ¿por qué? eran ¿Se inventaron las motosierras? Copilot me dio una respuesta de varias partes sobre sus orígenes médicos, antes de describir su evolución tecnológica y su eventual adopción por parte de los leñadores. También me brindó ocho enlaces bastante útiles para leer más. Perplexity me dio una respuesta mucho más breve, pero también incluyó algunas imágenes interesantes de motosierras antiguas y un enlace a una explicación de YouTube sobre el tema. Los resultados de Google incluyeron muchos de los mismos enlaces, pero no sintetizaron nada por mí. Incluso su búsqueda generativa sólo me dio lo básico.
Lo que más me gusta de los motores de IA son las citas. Perplexity, You.com y otros están mejorando poco a poco a la hora de vincular sus fuentes, a menudo en línea, lo que significa que si encuentro un hecho en particular que despierta mi interés, puedo ir directamente a la fuente desde allí. No siempre ofrecen suficientes fuentes ni las ubican en los lugares correctos, pero esta es una tendencia buena y útil.
Una experiencia que tuve mientras hacía estas pruebas fue en realidad la más reveladora de todas. La pregunta más buscada en Google es sencilla: “qué mirar”. Google tiene un diseño de página completamente específico para esto, con filas de carteles que muestran “Mejores opciones” como Duna: Segunda parte y Imaginario; “Para ti” que para mí incluía Dead pool y Detenerse y prender fuego; y luego títulos populares y opciones ordenadas por género. Ninguno de los motores de búsqueda de IA lo hizo tan bien: Copilot enumeró cinco películas populares; La perplejidad ofrecía un puñado aparentemente aleatorio de opciones de chicas5eva a Caza a shogun; You.com me dio mucha información desactualizada y me recomendó ver “las 14 mejores películas originales de Netflix” sin decirme cuáles son.
La IA es la idea correcta, pero un chatbot es la interfaz equivocada
En este caso, la IA es la idea correcta (no quiero un montón de enlaces, quiero una respuesta a mi pregunta), pero un chatbot es la interfaz equivocada. De hecho, ¡también lo es una página de resultados de búsqueda! Google, obviamente consciente de que ésta es la pregunta más frecuente en la plataforma, ha sabido diseñar algo que funciona mucho mejor.
En cierto modo, ese es un resumen perfecto del estado de las cosas. Al menos para algunas búsquedas web, la IA generativa podría ser una mejor herramienta que la tecnología de búsqueda de décadas pasadas. Pero los motores de búsqueda modernos no son sólo páginas de enlaces. Son más como sistemas operativos en miniatura. Pueden responder preguntas directamente, tienen calculadoras, convertidores, selectores de vuelos y todo tipo de otras herramientas integradas, pueden llevarlo a su destino con solo uno o dos clics. El objetivo de la mayoría de las consultas de búsqueda, según estos gráficos, no es iniciar un viaje de descubrimiento y maravilla de información. El objetivo es obtener un enlace o una respuesta y luego salir. En este momento, estos sistemas basados en LLM son demasiado lentos para competir.
Creo que la gran pregunta es menos sobre tecnología y más sobre producto. Todo el mundo, incluido Google, cree que la IA puede ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor las preguntas y procesar la información. Eso es un hecho en la industria en este momento. Pero, ¿puede Google reinventar sus páginas de resultados, su modelo de negocio y la forma en que presenta, resume y muestra la información, más rápido de lo que las empresas de inteligencia artificial pueden convertir sus chatbots en herramientas más complejas y multifacéticas? Diez enlaces azules no son la respuesta para la búsqueda, pero tampoco lo es un cuadro de texto multiuso. La búsqueda lo es todo y todo es búsqueda. Se necesitará mucho más que un chatbot para acabar con Google.